IFT615 – Intelligence artificielle Planification temporelle

Présentation au sujet: "IFT615 – Intelligence artificielle Planification temporelle"— Transcription de la présentation:

1 IFT615 – Intelligence artificielle Planification temporelle
Éric Beaudry Étudiant au doctorat en informatique Laboratoire Planiart

2 Sujets Planification temporelle Planification avec actions simultanées

3 Planification classique
Chaque action a une durée implicite (unitaire). Un plan est une séquence d’actions. Recherche A*. «Planification heuristique» = planification basée sur une recherche avec une heuristique indépendante du domaine.

4 Plans séquentiels Mission Plan Déplacer(p1,p2) Déplacer(p1,p2)
Pos=p1 Déplacer(p1,p2) Déplacer(p1,p2) Mission Livrer message m1 de p3 à p5 État initial Position = p1 … Déplacer(p1,p2) Pos=p7 Pos=p2 Pos=p3 Prendre(m1,p3) … … Pos=p3 Déplacer(p3,p5) p1 p2 p3 p4 p5 p6 p7 p8 p9 p10 p11 Pos=p5 Plan SeDéplacer(p1, p3) PrendreMsg(m1, p3) SeDéplacer(p3, p5) Livrer(m1, p5) Livrer(m1,p5) Pos=p5

5 Planification de missions pour robots sur MARS
Image Source : Exemple d’une application nécessitant des actions temporelles (concurrente) Planification de missions pour robots sur MARS

6 Transport Problem Initial State Goal State r1 r2 r3 r4 r1 r2 r3 r4 r5
robot robot

7 Classical Planning (A*)
Goto(r5,r1) Goto(r5,r2) … Take(…) … … … … Goto(…) … … …

8 Modification pour planification temporelle
Préconditions  Conditions at start at end over all L’état a un temps. Les actions une une durée.

9 Classical Planning Temporal Planning : add current-time to states …
Goto(r5, r1) … Goto(r1, r5) Temporal Planning : add current-time to states Goto(r5, r1) Goto(r1, r5) Time=0 Time=60 Time=120

10 Planification temporelle par recherche à chainage avant
Augmentation de l’espace d’états Chaque état contient une file d’événements (agenda) qui mémorise les effets futurs («delayed effects»). Un état : Estampille temporelle Contenu de l’état (faits) Une file d’événements futurs

11 Concurrent Mars Rover Problem
Goto(a, b) InitializeSensor() AcquireData(p) at begin: robotat(a) over all: link(a, b) atbegin: not initialized() over all: at(p) initialized() Conditions Conditions Conditions at begin: not at(a) at end: at(b) at end: initialized() at end: not initialized() hasdata(p) Effets Effets Effets

12 Exemple de problème Initial State Goal State r1 r2 r3 r4 r1 r2 r3 r4
robot Camera (Sensor) is not initialized. Picture r2 . robot has

13 Action Concurrency Planning
Time=0 Time=0 InitCamera() Position=undefined Position=undefined Goto(r5,r2) 90: Initialized=True 120: Position=r2 État initial 120: Position=r2 … Time=0 Position=r5 Time=0 Position=undefined … Goto(c1, r3) 150: Position=r3 Goto(c1, p1) InitCamera() Time=0 Time=90 Position=r5 Position=r5 Initialized=True $AdvTemps$ 90: Initialized=True … …

14 (Suite) … Time=0 Time=0 Goto(r5, r2) Initial State Time=0 Position=r5
InitCamera() Position=undefined Initialized=False Position=undefined Initialized=False Goto(r5, r2) Initial State 90: Initialized=True 120: Position=r2 … 120: Position=r2 Time=0 Position=r5 Initialized=False $AdvTemps$ Time=90 Position=undefined Initialized=True 120:+ Position=r2 $AdvTemps$ Time=130 Time=120 Time=120 $AdvTemps$ Position=r2 Initialized=False HasPicture(r2) Position=r2 TakePicture() Position=r2 Initialized=True 130: HasPicture(r2)=True 130: Initialized=False [120,130] Position=r2

15 Extracted Solution Plan
Goto(r5, r2) InitializeCamera() TakePicture(r2) 40 60 90 120 Time (s)